如果你也在 怎样代写统计推断Statistical Inference 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。统计推断Statistical Inference是利用数据分析来推断概率基础分布的属性的过程。推断性统计分析推断人口的属性，例如通过测试假设和得出估计值。假设观察到的数据集是从一个更大的群体中抽出的。
统计推断Statistical Inference（可以与描述性统计进行对比。描述性统计只关注观察到的数据的属性，它并不依赖于数据来自一个更大的群体的假设。在机器学习中，推理一词有时被用来代替 “通过评估一个已经训练好的模型来进行预测”；在这种情况下，推断模型的属性被称为训练或学习（而不是推理），而使用模型进行预测被称为推理（而不是预测）；另见预测推理。
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统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Marginalization
In Section 1.4 we introduced the concept of marginalization, and in Section 2.1 we performed a discrete example of this. In that section it was seen as simply a consequence of the sum and product rules. It was a way of taking a probability that depended on several factors, and eliminating all but the single factor we’re interested in. If we have a continuous distribution, this process involves calculus and we will not cover it in detail, but it is the same process. In the case of the distribution above, we have a distribution over a single variable, like $\operatorname{Beta}(\theta \mid h, t)$. Imagine that we have a distribution that depends on two parameters,
$$
\operatorname{MyDist}(\theta, \xi)
$$
which specifies the probability of an event given each combination of the parameters, $\theta$ and $\xi$. We’d have to do a three-dimensional plot to visualize this. Many times, however, we want just the probability of one of the single parameters. In those cases we will write
$$
P(\theta) \sim[\operatorname{MyDist}(\theta, \xi)]_{\text {marginalize over } \xi}
$$
where we are “summing” over all the values of the other parameters, leaving the details to the mathematicians, and simply using the result.
Likewise we can marginalize the parameter $\theta$ to get the distribution of the other variable.
$$
P(\xi) \sim[\operatorname{MyDist}(\theta, \xi)]_{\text {marginalize over } \theta}
$$
统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Binomial and Beta Distributions
In Chapter 6 (Introduction to Parameter Estimation on page 121) we estimated the chance, $\theta$, that a bent coin would come up heads by combining a uniform prior for $\theta$ (i.e. all possible values are a-priori equally likely) and a binomial likelihood (i.e. given $\theta$, what is the probability of the data). This resulted in a Beta distribution for the posterior probability for $\theta$.
Notice what the procedure of Bayes’ Recipe is and how the Bayesian inference works here.
1 Specify the prior probabilities for the models being considered
We want to estimate a quantity (which we label as $\theta$ ), but begin with absolutely no knowledge of its value – we have a uniform prior probability.
2 Write the top of Bayes’ Rule for all models being considered
We construct a model for how different possible values of $\theta$ influence the outcome – a model we call the likelihood. In the case of the bent coin, the likelihood model is a binomial model, and describes the probability of flipping heads or tails given how bent the coin is (i.e. given $\theta$ ).
3 Put in the likelihood and prior values
4 Add these values for all models
5 Divide each of the values by this sum, $K$, to get the final probabilities
Once we observe data, we can combine the prior and the model or likelihood using the Bayes’ recipe, and obtain the posterior distribution for the unknown value, $\theta$, giving us the probability for each value, now updated with our new observations.
统计推断代考
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在1.4节中，我们介绍了边缘化的概念，在2.1节中，我们执行了一个离散的例子。在那一节中，它被看作是简单的求和和乘积规则的结果。这是一种取概率的方法它取决于几个因素，然后剔除所有我们感兴趣的因素。如果我们有一个连续分布，这个过程涉及微积分，我们不会详细讲，但它是相同的过程。在上述分布的情况下，我们有一个单一变量的分布，如$\operatorname{Beta}(\theta \mid h, t)$。假设我们有一个依赖于两个参数的分布，
$$
\operatorname{MyDist}(\theta, \xi)
$$
它指定给定参数$\theta$和$\xi$的每种组合的事件的概率。我们需要做一个三维图来形象化。然而，很多时候，我们只想要单个参数中的一个的概率。在这种情况下，我们会写
$$
P(\theta) \sim[\operatorname{MyDist}(\theta, \xi)]_{\text {marginalize over } \xi}
$$
我们对其他参数的所有值进行“求和”，将细节留给数学家，并简单地使用结果。
同样，我们可以将参数$\theta$边缘化，从而得到另一个变量的分布。
$$
P(\xi) \sim[\operatorname{MyDist}(\theta, \xi)]_{\text {marginalize over } \theta}
$$
统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Binomial and Beta Distributions
在第6章(121页参数估计的介绍)中，我们通过结合$\theta$的统一先验(即所有可能的值都是先验的等可能)和二项似然(即给定$\theta$，数据的概率是什么)来估计概率$\theta$，即一枚弯曲的硬币将出现正面。这导致了$\theta$后验概率的Beta分布。
注意贝叶斯公式的过程是什么以及贝叶斯推理是如何工作的。
指定所考虑的模型的先验概率
我们想要估计一个量(我们标记为$\theta$)，但是在完全不知道它的值的情况下开始——我们有一个均匀的先验概率。
写下所有考虑的模型的贝叶斯规则的顶部
我们构建了一个模型，说明$\theta$的不同可能值如何影响结果——我们称之为可能性模型。在硬币弯曲的情况下，可能性模型是一个二项模型，并描述了给定硬币弯曲程度的抛掷正面或反面的概率(即给定$\theta$)。
输入可能性和先验值
4将所有模型的值相加
5将每个值除以这个和$K$，得到最终的概率
一旦我们观察到数据，我们可以使用贝叶斯配方将先验和模型或似然结合起来，并获得未知值的后验分布$\theta$，为我们提供每个值的概率，现在用我们的新观测值更新。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。